otro modelo para probar

appCorrectorEscritura.py

@@ -7,20 +7,19 @@ Pipeline de text2text-generation con un modelo finetuneado para corrección en e
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Modelo T5 público multilingüe
-corrector = pipeline("text2text-generation", model="google/mt5-small")
+corrector = pipeline("text2text-generation", model="vennify/t5-base-grammar-correction")
 
 def corregir_texto(texto):
-    prompt = f"Corrige la ortografía y gramática del siguiente texto en español: {texto}"
-    resultado = corrector(prompt, max_new_tokens=200)[0]['generated_text']
+    prompt = f"correct: {texto}"
+    resultado = corrector(prompt, max_new_tokens=100)[0]['generated_text']
     return resultado
 
 iface = gr.Interface(
     fn=corregir_texto,
-    inputs=gr.Textbox(lines=6, placeholder="Escribe aquí tu texto con errores..."),
-    outputs=gr.Textbox(label="Texto corregido"),
-    title="Corrector de Escritura",
-    description="Corrige ortografía y gramática de textos en español para personas con dificultades de escritura."
+    inputs=gr.Textbox(lines=6, placeholder="Type your text with errors..."),
+    outputs=gr.Textbox(label="Corrected Text"),
+    title="English Grammar Corrector",
+    description="Corrects spelling and grammar in English. Simple and lightweight."
 )
 
 iface.launch()